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发表于2024-11-08
推薦係統進展:方法與技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024
學術大牛的書,從librec追過來的,書寫得非常好,很有條理,像博士論文又更清晰。內容都挺重要的沒有廢話。救我一命。
評分給力
評分國內推薦係統的書不多,但行業絕對很大規模,幾乎是大數據+機器學習的主要應用場景,難得這裏有本介於學術和實踐之間的相關綜述,其實不止綜述,有作者自己的技術還有一個LibRec的模塊推介,基本上說完原理直接用的節奏。還有感覺內容非常充實,本書雖然綜述很全,但還有側重點,主要是社會化、信任和情景推薦,研究方嚮關聯度很高,不足是缺少最近流行的深度學習技術,補充完就差不多瞭,另外還推薦一本《機器學習:因子分解機模型與推薦係統》補充深入學習FM這個主流推薦模型,營養滿滿
評分國內推薦係統的書不多,但行業絕對很大規模,幾乎是大數據+機器學習的主要應用場景,難得這裏有本介於學術和實踐之間的相關綜述,其實不止綜述,有作者自己的技術還有一個LibRec的模塊推介,基本上說完原理直接用的節奏。還有感覺內容非常充實,本書雖然綜述很全,但還有側重點,主要是社會化、信任和情景推薦,研究方嚮關聯度很高,不足是缺少最近流行的深度學習技術,補充完就差不多瞭,另外還推薦一本《機器學習:因子分解機模型與推薦係統》補充深入學習FM這個主流推薦模型,營養滿滿
評分國內推薦係統的書不多,但行業絕對很大規模,幾乎是大數據+機器學習的主要應用場景,難得這裏有本介於學術和實踐之間的相關綜述,其實不止綜述,有作者自己的技術還有一個LibRec的模塊推介,基本上說完原理直接用的節奏。還有感覺內容非常充實,本書雖然綜述很全,但還有側重點,主要是社會化、信任和情景推薦,研究方嚮關聯度很高,不足是缺少最近流行的深度學習技術,補充完就差不多瞭,另外還推薦一本《機器學習:因子分解機模型與推薦係統》補充深入學習FM這個主流推薦模型,營養滿滿
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